机构名称：
¥ 1.0
摘要：运动想象 (MI) 脑机接口 (BCI) 因其在用户意图和任务执行之间直观匹配的特点而被广泛应用于各种应用。将干脑电图 (EEG) 电极应用于 MI BCI 应用可以解决许多限制并实现实用性。在本研究中，我们提出了一种多域卷积神经网络 (MD-CNN) 模型，该模型使用多域结构学习特定于主体和依赖于电极的 EEG 特征，以提高干电极 MI BCI 的分类准确率。所提出的 MD-CNN 模型由三个域表示（时间、空间和相位）的学习层组成。我们首先使用公共数据集评估了所提出的 MD-CNN 模型，以确认多类分类的分类准确率为 78.96%（机会水平准确率：30%）。之后，10 名健康受试者参与并在两个阶段（干电极和湿电极）执行了三类与下肢运动（步态、坐下和休息）相关的 MI 任务。因此，与仅使用单个域的传统分类器（FBCSP、EEGNet、ShallowConvNet 和 DeepConvNet）相比，所提出的 MD-CNN 模型使用三类分类器实现了最高的分类准确度（干电极：58.44%；湿电极：58.66%；偶然水平准确度：43.33%），并且两种电极类型之间的准确度差异最小（0.22%，d = 0.0292）。我们期望所提出的 MD-CNN 模型可用于开发具有干电极的稳健 MI BCI 系统。
用于较低分辨率的多域卷积神经网络...
主要关键词
相关文件推荐
